| 基于改进粗糙集的混合传感器节点分类算法 |
| |
| 引用本文： | 王晓艳 张 楠,马 骥.基于改进粗糙集的混合传感器节点分类算法[J].传感技术学报,2022,35(7):938-944. |
| |
| 作者姓名： | 王晓艳 张 楠 马 骥 |
| |
| 作者单位： | 山西工程科技职业大学计算机工程学院；山西大同大学机电工程学院；中国能源建设集团山西省电力勘测设计院有限公司 |
| |
| 基金项目： | 教育部2018年度产学合作协同育人项目（201802310022）；中国高等教育学会2018年度工程教育专项课题（2018GCLYB08）；2021年大同市科技应用基础研究项目（2021-2023） |
| |
| 摘 要： | 混合传感节点的属性较难形成统一识别特征，其节点属性约简过程复杂，存在分类时间长及分类性能差的问题。为此，提出了基于粗糙集的混合传感节点高精度分类算法。在初始化传感节点的基础上计算适应度值，利用遗传算法优化粗糙集修正校验结果，获得统一编码形式的节点。在此基础上，排除了属性权重为“0”的属性，完成节点属性约简。再利用普通分类方法和高级分类方法结合的方式，进行混合节点分类。根据约束条件选取对应的分类方法，实现混合传感节点高精度分类。仿真结果表明，所提算法的分类用时低于520 ms，且该方法的查全率、查准率及F1值均高于对比方法，混合传感节点分类性能较好。
|
| 关 键 词： | 无线传感网络 传感器节点分类 粗糙集 遗传算法 编码 欧式距离 |
|
| 点击此处可从《传感技术学报》浏览原始摘要信息 |
|
点击此处可从《传感技术学报》下载全文 |
